package com.demo.algorithm.tradeStock06;

/**
 * Author:       zhangshaoyang
 * Description:
 * 给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。
 * <p>
 * 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 两笔 交易。
 * <p>
 * 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。
 * <p>
 * <p>
 * <p>
 * 示例 1:
 * <p>
 * 输入：prices = [3,3,5,0,0,3,1,4]
 * 输出：6
 * 解释：在第 4 天（股票价格 = 0）的时候买入，在第 6 天（股票价格 = 3）的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 3-0 = 3 。
 * 随后，在第 7 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 8 天 （股票价格 = 4）的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 4-1 = 3 。
 * 示例 2：
 * <p>
 * 输入：prices = [1,2,3,4,5]
 * 输出：4
 * 解释：在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
 * 注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。
 * 因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
 * 示例 3：
 * <p>
 * 输入：prices = [7,6,4,3,1]
 * 输出：0
 * 解释：在这个情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
 * 示例 4：
 * <p>
 * 输入：prices = [1]
 * 输出：0
 * <p>
 * <p>
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-iii
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 * Date:         2021/7/13 6:14 下午
 */
public class K2 {
    /**
     * 解题思路
     *
     * @param prices
     * @return
     */
    public static int k2(int[] prices) {
//        原始的动态转移方程，没有可化简的地方
//        dp[i][k][0] = max(dp[i-1][k][0], dp[i-1][k][1] + prices[i])
//        dp[i][k][1] = max(dp[i-1][k][1], dp[i-1][k-1][0] - prices[i])

//        int n = prices.length;
//        int max_k = 2;
//        int[][][] dp = new int[n][max_k + 1][2];
//        for (int i = 0; i < n; i++) {
//            for (int k = max_k; k >= 1; k--) {
//                if (i - 1 == -1) { /*处理 base case */ }
//                dp[i][k][0] = Math.max(dp[i - 1][k][0], dp[i - 1][k][1] + prices[i]);
//                dp[i][k][1] = Math.max(dp[i - 1][k][1], dp[i - 1][k - 1][0] - prices[i]);
//            }
//        }
//        // 穷举了 n × max_k × 2 个状态，正确。
//        return dp[n - 1][max_k][0];

//        这里 k 取值范围比较小，所以可以不用 for 循环，直接把 k = 1 和 2 的情况全部列举出来也可以：
//        dp[i][2][0] = max(dp[i-1][2][0], dp[i-1][2][1] + prices[i])
//        dp[i][2][1] = max(dp[i-1][2][1], dp[i-1][1][0] - prices[i])
//        dp[i][1][0] = max(dp[i-1][1][0], dp[i-1][1][1] + prices[i])
//        dp[i][1][1] = max(dp[i-1][1][1], -prices[i])

        int dp_i10 = 0, dp_i11 = Integer.MIN_VALUE;
        int dp_i20 = 0, dp_i21 = Integer.MIN_VALUE;
        for (int price : prices) {
            dp_i20 = Math.max(dp_i20, dp_i21 + price);
            dp_i21 = Math.max(dp_i21, dp_i10 - price);
            dp_i10 = Math.max(dp_i10, dp_i11 + price);
            dp_i11 = Math.max(dp_i11, -price);
        }
        return dp_i20;
    }

    /**
     * 最终代码
     *
     * @param prices
     * @return
     */
    public static int k21(int[] prices) {
        int dp_i10 = 0, dp_i11 = Integer.MIN_VALUE;
        int dp_i20 = 0, dp_i21 = Integer.MIN_VALUE;
        for (int price : prices) {
            dp_i20 = Math.max(dp_i20, dp_i21 + price);
            dp_i21 = Math.max(dp_i21, dp_i10 - price);
            dp_i10 = Math.max(dp_i10, dp_i11 + price);
            dp_i11 = Math.max(dp_i11, -price);
        }
        return dp_i20;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] prices = {3, 3, 5, 0, 0, 3, 1, 4};
        int[] prices1 = {1,2,3,4,5};
        int[] prices2 = {7,6,4,3,1};
        int[] prices3 = {1};
        int i = k21(prices);
        int i1 = k21(prices1);
        int i2 = k21(prices2);
        int i3 = k21(prices3);
        System.out.println(i);
        System.out.println(i1);
        System.out.println(i2);
        System.out.println(i3);
    }
}
